大健康類企業可以按疾病解決階段分為，疾病預防型、醫院治療型，院外康復型。大健康產業近兩年炙手可熱，在政策和健康的趨勢下，大佬們紛紛下手佈局，阿里搶先入局健康產業，馬雲更直言：“中國下一個首富，一定在大健康領域”。2019就要到來，大健康產業鏈有什麼新氣象？
2017年4月馬雲把天貓健康館從天貓剝離獨立運營，創辦阿里健康，聲勢浩大的賣保健品，凸顯了進軍健康產業的決心，同時也從民營醫院切入。2017年8月萬達佈局醫療，成立大健康集團。2017年9月華潤置地大規模佈局醫療、養老和大健康產業。2017年9月GIO華興控股集團聯合多家機構簽署康養產業發展協議。2017年10月泰禾集團宣佈5年投資500億做健康醫療的戰略思路。
雷軍也打造了身體健康監測的小米手環、小米體重計，探索大健康數據；騰訊整合執業醫生資源，上線健康諮詢業務；百度也開發了百度健康……各行各業大佬紛紛通過自建或投資併購、跨界合作等形式殺入大健康這片戰場。
2018年，中國老齡化人口將達到2.5億，中國面臨未富先老的局面，老人對健康需求的關注越來越高，這也是健康產業會飛速發展的一個原因。另外，過去的家庭子女多，兄弟姐妹輪流照看老人，現在多為獨生子女，老人更需依賴健康醫療機構。
心血管病、各種腫瘤、高血壓、高血糖等慢性病患人數2012年就達到了2.6億，目前，中國人因慢性病而死亡佔到了整個疾病死亡率的85%，因慢性病而引起的疾病負擔佔到中國整個疾病負擔的70%，但是這些慢性病是可防、可控的。日常生活中的不注意、生活方式的不健康導致慢性病發生，病情發展到一定程度就會造成慢性疑難不治症。
2020年中國健康服務產業總規模要達到8萬億，更有數據推測是16萬億。健康服務業數據裡，只有保健食品、醫療器械有單獨的產值統計數據，大部分數據難以統計。不是藍帽子品類的保健食品和營養食品，推算的數據還不精準。即使是可以統計的健康服務產業，業績突破百億的健康龍頭企業，屈指可數，寥寥幾家。
技術是醫療健康行業重要的驅動因素，比如科學界對癌症的理解逐漸加深，使得我們現在能夠看到許多新型癌症治療藥物和手段。另外一個背景是，醫療受政策環境、經濟環境、社會環境影響較深，具體看近幾年醫療健康行業的發展，大致可總結為消費升級、醫保、人口老齡化三個維度。從這三個維度出發，可以解釋醫療健康行業發展的大體邏輯。
第一個維度消費升級，可以看到中國經濟經過持續的高速增長，公眾消費水平已經有很大提升，追求更好的就醫體驗和治療效果。在這個背景之下，出現了民營連鎖診所、精準醫療等新概念或者業態。第二個維度醫保控費，在醫療費用和支出不斷增長的情況下，如何提高資金的使用效率、實現資源的最優配置，這是目前世界上大多數國家都面臨的問題。在中國，具體表現在仿製藥一致性評價、中成藥有效性和安全性再評價等醫改政策層面。第三個維度是老齡化，這帶來了疾病譜的變化，和康復、護理等需求的增長。
要預測未來中國醫療健康產業會出現哪些變化是一個複雜的問題，思考的路徑可以是這樣的：目前存在哪些問題/痛點——解決方案是什麼——誰有能力提供解決方案——解決方案提供者會獲得哪些價值回報（如果沒有可見的價值回報，這種解決方案往往是不可持續的）——這個解決方案會帶來周邊公司/行業的哪些變化？
用這個框架思考目前大火的醫療話題——比如人工智能，人工智能的目的是讓機器“像”人，能夠像人一樣有思考問題、解決複雜問題的能力。進一步分解、這些能力包括圖像識別、語音識別、語言處理、數據處理、數據挖掘、認知推理，對應的應用場景就是病灶識別、電子病歷錄入、數據結構化、藥物發現、CDSS等。
人工智能的社會價值非常大，但如何實現商業化，中間存在不確定性。只不過與互聯網醫療相比，人工智能+醫療商業模式的不確定性小一點。比如，較早落地的醫學影像智能診斷產品，潛在買單方是醫院，看起來商業模式明確一些。
但目前基於影像的智能診斷產品，彼此之間差異不是很大，相對靠前的公司產品準確率可能只差很小几個百分點。當產品區分度不高的時候，就會出現用戶為誰付費的問題，產品價格可能會被壓低。另外要考慮影像智能診斷的市場有多大。假設智能診斷能長期替代放射科醫生的閱片工作，我認為市場天花板就是放射科醫生工資總額。未來基於患者院內、院外綜合信息，給出綜合性治療方案，可能比較具有前景和價值，但還有很長路要走。
人工智能應用價值很大，但已經越來越接近紅海狀態。因此要尋找市場空白點。早期人工智能在醫療領域的應用扎堆在肺結節篩查、眼底影像篩查等產品，但後面越往深處走，遇到的問題越複雜，門檻就越高。比如腦部影像智能診斷產品的開發需要建立中國人腦部影像數據庫，納入海馬體體積變化、灰白質厚度變化等多個維度數據指標。從這個角度看，做比較有特色的垂直領域智能診斷產品存在早期機會。
此外平臺類的公司也值得關注。一個醫院影像科，如果想獲得不同類型的影像診斷產品，不可能跟幾十家公司打交道，這就是平臺的價值。平臺如果能提供覆蓋大部分類型的一攬子影像診斷產品或服務，未來可以贏者通吃。一般平臺類公司不會很多，再貴也要看頭部的團隊。
從市場前景來看，早期開發智能診斷產品，需要和頭部醫院、頭部機構合作，確保獲得優質的樣本數據。但未來大規模變現可能在基層醫療機構，基層存在大量未被滿足的市場需求。渠道把控、市場營銷等複合型能力，對人工智能+醫療領域的公司也會越來越重要。尤其2019年人工智能+醫療領域的公司要比拼的是收入變現能力。
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